Simon Stock

M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

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Simon Stock, M. Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
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21079 Hamburg
Gebäude HS22a, Raum 2.002
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Forschungsprojekte

Einsatz von KI in der Betriebsführung von Verteilnetzen

Einsatz von KI in der Betriebsführung von Verteilnetzen

Technische Universität Hamburg (TUHH); Laufzeit: 2020 bis 2024

VeN²uS
Vernetzte Netzschutzsysteme - Adaptiv und vernetzt

VeN²uS

Vernetzte Netzschutzsysteme - Adaptiv und vernetzt

Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK); Laufzeit: 2021 bis 2024

Forschungsschwerpunkt

Optimaler Betrieb und Energiemanagement von elektrischen Verteilnetzen (Smart Grids) mithilfe von künstlicher Intelligenz

Publikationen

TUHH Open Research (TORE)

2023

2022

2021

Lehrveranstaltungen

Stud.IP
zur Veranstaltung in Stud.IP Studip_icon
Maschinelles Lernen II (VL)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Maschinelles Lernen II, Praktikum Data Science
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv2436_w23
DozentIn:
Nihat Ay, Dr. Manfred Eppe, Adwait Datar
Beschreibung:
  • Überwachtes statistisches Lernen und Generalisierung  
  • Das Prinzip der empirischen Risikominimierung 
  • Das Gesetz der großen Zahlen und das Glivenko-Cantelli-Theorem
  • Shatter-Koeffizienten, VC-Dimension und Rademacher-Komplexität
  • Das Schnelle-Konvergenz-Theorem von Vapnik und Chervonenkis
  • VC-Dimensionen diskreter neuronaler Netze
  • Das Prinzip der strukturellen Risikominimierung
  • Lernen von Samples als inverses Problem
  • Hilbertraum mit reproduzierendem Kern
  • Moore-Penrose-Inverses
  • Schlecht gestellte inverse Probleme und Regularisierung 
  • Tikhonov-Regularisierung
  • Regularisierte empirische Risikominimierung 
  • Überdeckungszahlen 
  • Das Bias-Variance-Problem 
Leistungsnachweis:
m1594 - Praktikum Data Science<ul><li>p1544 - Praktikum Data Science: Fachtheoretisch-fachpraktische Arbeit</li></ul><br>m1594-2022 - Maschinelles Lernen II<ul><li>p1544-2022 - Maschinelles Lernen II: Klausur schriftlich</li><li>vl425-2022 - Freiwillige Studienleistung Bonus-Aufgaben: Übungsaufgaben</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
3
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Data Science Foundations (E-21)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 60
Anzahl der Postings im Stud.IP-Forum: 13
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 31

Betreute Abschlussarbeiten

laufende
beendete

2021

  • Hund, P. (2021). Modellierung eines elektrischen Netzes zur Demonstration des Einflusses von virtueller Trägheit durch umrichterbasierte Energieanlagen.

  • Hund, P. (2021). Koordinierte Bereitstellung von virtueller Trägheit durch erneuerbare umrichterbasierte Energieanlagen in Verteilnetzen mithilfe von künstlicher Intelligenz.

  • Möller, P. (2021). Erfassung der Knotenspannung in Niederspannungsnetzen auf Basis von dezentralen Messeinrichtungen mithilfe von Machine learning.

  • Plant, R. (2021). Estimation of Power System Inertia in an Inverter-Dominated Distribution Grid Using Machine Learning.

2020

  • Dressel, M. (2020). Modellierung der Zustandsschätzung eines elektrischen Netzes mit Hilfe von Graph neuronalen Netzen.

  • Schmidt, M. (2020). Vorhersage von zuverlässig bereitstellbarer Regelleistung aus Erneuerbaren Energien mithilfe von neuronalen Netzen.